Sprachassistenten verstehen dich besser, wenn du deutlich sprichst und möglichst präzise Fragen stellst.
Kurzantwort
Virtuelle Assistenten verwenden Sprachverarbeitung durch eine Kombination aus Spracherkennung (ASR), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Sprachausgabe (TTS), um Sprache zu verstehen, Bedeutung zu interpretieren und passende Antworten zu geben.
Wie funktioniert die Sprachverarbeitung bei virtuellen Assistenten?
Virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa oder der Google Assistant nutzen komplexe Technologien, um gesprochene Sprache zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren. Dieser Vorgang umfasst mehrere Verarbeitungsschritte:
1. Automatische Spracherkennung (ASR)
Der gesprochene Text wird durch ASR-Systeme in schriftlichen Text umgewandelt. Dabei spielen akustische Modelle und neuronale Netzwerke eine wichtige Rolle, um Wörter trotz Dialekten, Akzenten oder Umgebungsgeräuschen korrekt zu erkennen.
2. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Der erkannte Text wird mit NLP-Techniken analysiert, um die Bedeutung zu erfassen. Dies beinhaltet Intent-Erkennung (Was will der Nutzer?) sowie das Erkennen von Schlüsselwörtern und Kontextinformationen.
3. Dialogmanagement
Das System entscheidet auf Basis der analysierten Eingabe, wie es reagieren soll – beispielsweise eine Datenbankabfrage starten oder eine passende Sprachausgabe vorbereiten.
4. Sprachausgabe (TTS)
Die Textantwort wird durch Text-to-Speech in Sprache umgewandelt. Moderne TTS-Systeme erstellen dabei natürlich klingende Stimmen, oft unterstützt durch KI.
Diese Schritte ermöglichen es virtuellen Assistenten, auf komplexe und natürliche Sprachbefehle zu reagieren und kontinuierlich besser zu werden, indem sie aus Interaktionen lernen.
